黄佳-零基础实战机器学习(完结)

机器学习是这个时代的热点，聊天机器人、人脸识别、自动驾驶、大型电商的精准推荐系统的背后都是机器学习。不仅如此，机器学习还能解决很多工作或者生活上的问题，比如提高垃圾邮件分类器的效率，比如预测明年白菜是不是会涨价等等。

类型：	课程,黄佳,无监督学习,监督学习,模型评估,数据预处理,深度学习,逻辑回归,线性回归,零基础入门,机器学习实战,机器学习,零基础实战机器学习,

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「」黄佳-零基础实战机器学习（完结）

01-开篇词(1讲)

开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.html (3.53 MB)

开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.m4a (9.79 MB)

开篇词丨开发者为什么要从实战出发学机器学习？.pdf (21.0 MB)

02-准备篇(4讲)

01丨打好基础：到底什么是机器学习？.html (4.64 MB)

01丨打好基础：到底什么是机器学习？.m4a (14.8 MB)

01丨打好基础：到底什么是机器学习？.pdf (5.59 MB)

02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.html (4.33 MB)

02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.m4a (12.7 MB)

02丨工具准备：安装并使用JupyterNotebook.pdf (4.48 MB)

03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.html (3.04 MB)

03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.m4a (15.6 MB)

03丨实战5步（上）：怎么定义问题和预处理数据？.pdf (3.74 MB)

04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万软文点击率的模型？.html (5.61 MB)

04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万软文点击率的模型？.m4a (15.6 MB)

04丨实战5步（下）：怎么建立估计10万软文点击率的模型？.pdf (5.69 MB)

03-业务场景闯关篇 (6讲)

05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.html (3.10 MB)

05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.m4a (11.8 MB)

05丨数据探索：怎样从数据中找到用户的RFM值？.pdf (4.83 MB)

06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.html (3.86 MB)

06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.m4a (14.9 MB)

06丨聚类分析：如何用RFM给电商用户做价值分组画像？.pdf (4.38 MB)

07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.html (7.00 MB)

07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.m4a (16.4 MB)

07丨回归分析：怎样用模型预测用户的生命周期价值？.pdf (6.07 MB)

08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.html (6.18 MB)

08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.m4a (22.1 MB)

08丨模型优化（上）：怎么用特征工程提高模型效率？.pdf (5.17 MB)

09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.html (4.70 MB)

09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.m4a (15.1 MB)

09丨模型优化（中）：防止过拟合，模型也不能太精细.pdf (4.53 MB)

10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.html (3.82 MB)

10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.m4a (14.5 MB)

10丨模型优化（下）：交叉验证，同时寻找最优的参数.pdf (3.25 MB)

11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.html (7.54 MB)

11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.m4a (19.6 MB)

11｜深度学习（上）：用CNN带你认识深度学习.pdf (7.93 MB)

12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.html (3.53 MB)

12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.m4a (16.2 MB)

12｜深度学习（中）：如何用RNN预测激活率走势？.pdf (3.43 MB)

13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.html (4.17 MB)

13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.m4a (16.1 MB)

13丨深度学习（下）：3招提升神经网络预测准确率.pdf (5.03 MB)

14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.html (3.48 MB)

14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.m4a (14.8 MB)

14丨留存分析：哪些因素会影响用户的留存率？.pdf (3.73 MB)

15丨二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习.html (3.96 MB)

15丨二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习.m4a (13.4 MB)

15丨二元分类：怎么预测用户是否流失？从逻辑回归到深度学习.pdf (3.66 MB)

16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.html (6.56 MB)

16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.m4a (18.5 MB)

16丨性能评估：不平衡数据集应该使用何种评估指标？.pdf (4.25 MB)

17丨集成学习：机器学习模型如何“博采众长”.m4a (16.9 MB)

17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”.html (4.48 MB)

17｜集成学习：机器学习模型如何“博采众长”.pdf (2.92 MB)

18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.html (4.96 MB)

18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.m4a (17.7 MB)

18丨增长模型：用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.pdf (3.75 MB)

04-持续赋能篇(3讲)

19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.html (4.63 MB)

19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.m4a (16.2 MB)

19丨胸有成竹：如何快速定位合适的机器学习算法？.pdf (3.93 MB)

20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.html (3.55 MB)

20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.m4a (14.9 MB)

20丨模型部署：怎么发布训练好的机器学习模型？.pdf (3.32 MB)

21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.html (5.43 MB)

21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.m4a (17.6 MB)

21丨持续精进：如何在机器学习领域中找准前进的方向？.pdf (4.64 MB)

05-结束语(1讲)

一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.m4a (498.1 KB)

一套习题，测出你对机器学习的掌握程度.pdf (1.32 MB)

一套习题，测出你对机器学习的掌握程度].html (2.27 MB)

结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.html (2.63 MB)

结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.m4a (7.18 MB)

结束语丨可以不完美，但重要的是马上开始.pdf (2.02 MB)

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